Azure Databricks

Servizi di gestione dei dati e AI di Databricks, forniti attraverso Microsoft Azure, per conservare tutti i dati su un semplice lakehouse aperto e per unificare tutti i carichi di lavoro di analisi e AI.

Azure Databricks è ottimizzato per Azure e strettamente integrato con Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics, Power BI e altri servizi Azure per conservare tutti i dati su un semplice lakehouse aperto e unificare tutti i carichi di lavoro di analisi e AI.

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Semplice

Unifica dati, analisi e AI
su una piattaforma unificata per tutti i casi d'uso dei dati

Aperta

Unify your data ecosystem
con open source, standard e formati

Collaborativa

Unify your data teams
per collaborare lungo tutto il flusso di lavoro di dati e AI

Serie di corsi di formazione per Azure Databricks in 3 puntate

Serie di corsi di formazione per Azure Databricks in 3 puntate

Comincia a costruire un data lakehouse con Azure Databricks e a capire le sue funzionalità e in che modo gli analisti di dati possono sfruttare SQL per interrogare i dati nel lakehouse. Imparerai ad addestrare un modello di machine learning (ML) sfruttando i dati di utilizzo del prodotto del cliente con Azure Databricks.

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Why Azure Databricks?

Prestazioni 50 volte superiori per carichi di lavoro Apache Spark™

Implementa cluster di calcolo auto-scalabili con Spark altamente ottimizzato che offrono prestazioni fino a 50 volte più veloci.

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Millions of server hours each day

Azure Databricks ha conquistato la fiducia di migliaia di clienti che ogni giorno eseguono milioni di ore di lavoro sui server in oltre 34 regioni Azure.

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Ease of use

Comincia con un solo clic nel portale di Azure, effettua l'integrazione nativa con i servizi di sicurezza e dati di Azure e aumenta la produttività fino al 25% grazie ad attività collaborative di data engineering e data science.

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Casi d'uso per settore




Servizi finanziari

Swiss Re
Analisi dei dati unificata per data engineering, data science e analisti.
HSBC
Ha costruito una piattaforma di pagamento digitale utilizzando Azure Databricks.
ABN AMRO
Ha migliorato i flussi di lavoro di analisi grazie a collaborazione, approfondimenti AI e funzionalità avanzate di machine learning automatizzato.
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Retail

Albertsons
Ha realizzato una piattaforma omnicanale flessibile per supportare crescita e innovazione.
Runtastic
Ha costruito un motore di analisi su Azure Databricks per aiutare utenti in tutto il mondo a restare in forma e fare attività fisica.
John Keells Holdings
Offre ai dipendenti un accesso sicuro a una piattaforma self-service condivisa per collaborare fra team.
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Sanità e bioscienze

Providence Health Care
Ha costruito una soluzione per lo streaming di dati utilizzando Azure Databricks e Azure Event Hubs.
Rush University Medical Center
Usa Azure cloud per ottenere esiti sanitari migliori.
CVS Health
Sfrutta dati + AI per personalizzare l'esperienza in farmacia e ottenere esiti migliori.
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Join an Azure Databricks event

Join an Azure Databricks event

Databricks, Microsoft e i rispettivi partner sono entusiasti di ospitare questi eventi dedicati ad Azure Databricks. Unisciti a noi partecipando a un evento nella tua zona per conoscere meglio il servizio Dati + AI che cresce più velocemente su Azure! Il programma e il formato sono diversi per ogni evento, consulta la pagina dedicata per conoscere tutti i dettagli.

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Optimized for Azure

Integrazione diretta con data store e servizi di Azure tramite connettori specifici, per un accesso veloce ai dati e una gestione semplificata in tutto l'ambiente. Con questo approccio risulta facile impostare i controlli di sicurezza, gestire gli ambienti ed elaborare tutti i dati su Azure.

Loghi

Azure Databricks

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Featured integrations

Single Sign-On (accesso unico) con Azure Active Directory è il modo migliore per accedere ad Azure Databricks. Azure Databricks supporta anche il provisioning automatizzato degli utenti con Azure AD per creare nuovi utenti, fornire loro il livello di accesso appropriato ed eliminare utenti per disabilitare l'accesso.

Il connettore nativo ad ADLS di Azure Databrick supporta diversi metodi di accesso al data lake. Semplifica la sicurezza di accesso ai dati utilizzando la stessa identità Azure AD con cui accedi ad Azure Databricks con Azure Active Directory Credential Passthrough. L'accesso ai dati viene controllato attraverso i ruoli ADLS e le liste di controllo degli accessi già configurate in precedenza.

Esegui lavori Azure Databricks utilizzando Azure Data Factory e sfrutta oltre 90 connettori integrati a sorgenti di dati per acquisire tutte le sorgenti di dati in un unico data lake. ADF offre controllo integrato del flusso di lavoro, trasformazione dei dati, schedulazione della pipeline, integrazione dei dati e molte altre funzionalità per creare pipeline di dati affidabili.

Azure Databricks si integra con Microsoft Azure Machine Learning (AML) tramite MLflow per tracciare centralmente gli esperimenti ML e implementare modelli nei contenitori di Azure per inferenza on-demand. Azure Databricks può utilizzare anche funzionalità di machine learning automatizzate di AML attraverso il kit di sviluppo AML SDK.

Una delle funzionalità chiave che i clienti cercano quando adottano una strategia Lakehouse è la capacità di consumare dati in modo efficiente e sicuro direttamente dal data lake con strumenti di BI. Questo consente di ridurre la latenza e i costi di calcolo e storage aggiuntivi tipici del flusso tradizionale che prevede la copia dei dati già presenti nel data lake per trasferirli in un data warehouse a scopo di BI. Il connettore Azure Databricks in Power BI offre un'esperienza di visualizzazione dei dati più sicura e interattiva per i dati conservati nel data lake.

Azure Databricks si connette ad Azure DevOps per abilitare pratiche di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD). Configura Azure DevOps come provider Git e sfrutta i vantaggi delle funzionalità integrate per il controllo delle versioni.

L'implementazione di default di Azure Databricks è un servizio pienamente gestito su Azure che comprende una rete virtuale (VNet). Azure Databricks supporta anche l'implementazione nella propria rete virtuale (detta anche "VNet injection") che offre il pieno controllo delle regole di sicurezza della rete.

Si possono ricavare informazioni dallo streaming di dati in diretta connettendo Azure Event Hubs ad Azure Databricks, quindi elaborare i messaggi mentre arrivano. Con Event Hubs e Azure Databricks, si può realizzare lo streaming di milioni di eventi al secondo da qualsiasi dispositivo IoT, oppure la registrazione di clic da siti web, ed elaborarli in tempo quasi reale.

Gestisci informazioni segrete come chiavi e password grazie all'integrazione con Azure Key Vault. Per default, tutti i notebook e i risultati di Azure Databricks vengono crittografati con una diversa chiave crittografica. Se vuoi possedere e gestire la chiave utilizzata per crittografare i notebook e i risultati, puoi portare la tua chiave (BYOK).











Single Sign-On (accesso unico) con Azure Active Directory è il modo migliore per accedere ad Azure Databricks. Azure Databricks supporta anche il provisioning automatizzato degli utenti con Azure AD per creare nuovi utenti, fornire loro il livello di accesso appropriato ed eliminare utenti per disabilitare l'accesso.

Il connettore nativo ad ADLS di Azure Databrick supporta diversi metodi di accesso al data lake. Semplifica la sicurezza di accesso ai dati utilizzando la stessa identità Azure AD con cui accedi ad Azure Databricks con Azure Active Directory Credential Passthrough. L'accesso ai dati viene controllato attraverso i ruoli ADLS e le liste di controllo degli accessi già configurate in precedenza.

Esegui lavori Azure Databricks utilizzando Azure Data Factory e sfrutta oltre 90 connettori integrati a sorgenti di dati per acquisire tutte le sorgenti di dati in un unico data lake. ADF offre controllo integrato del flusso di lavoro, trasformazione dei dati, schedulazione della pipeline, integrazione dei dati e molte altre funzionalità per creare pipeline di dati affidabili.

Azure Databricks si integra con Microsoft Azure Machine Learning (AML) tramite MLflow per tracciare centralmente gli esperimenti ML e implementare modelli nei contenitori di Azure per inferenza on-demand. Azure Databricks può utilizzare anche funzionalità di machine learning automatizzate di AML attraverso il kit di sviluppo AML SDK.

Azure Databricks si integra con i servizi Azure per riunire analisi, business intelligence (BI) e data science nelle applicazioni web e mobile di Microsoft. Il connettore ad alte prestazioni fra Azure Databricks e Azure Synapse consente di trasferire velocemente dati fra i servizi, incluso il supporto per lo streaming dei dati.

Una delle funzionalità chiave che i clienti cercano quando adottano una strategia Lakehouse è la capacità di consumare dati in modo efficiente e sicuro direttamente dal data lake con strumenti di BI. Questo consente di ridurre la latenza e i costi di calcolo e storage aggiuntivi tipici del flusso tradizionale che prevede la copia dei dati già presenti nel data lake per trasferirli in un data warehouse a scopo di BI. Il connettore Azure Databricks in Power BI offre un'esperienza di visualizzazione dei dati più sicura e interattiva per i dati conservati nel data lake.

Azure Databricks si connette ad Azure DevOps per abilitare pratiche di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD). Configura Azure DevOps come provider Git e sfrutta i vantaggi delle funzionalità integrate per il controllo delle versioni.

L'implementazione di default di Azure Databricks è un servizio pienamente gestito su Azure che comprende una rete virtuale (VNet). Azure Databricks supporta anche l'implementazione nella propria rete virtuale (detta anche "VNet injection") che offre il pieno controllo delle regole di sicurezza della rete.

Si possono ricavare informazioni dallo streaming di dati in diretta connettendo Azure Event Hubs ad Azure Databricks, quindi elaborare i messaggi mentre arrivano. Con Event Hubs e Azure Databricks, si può realizzare lo streaming di milioni di eventi al secondo da qualsiasi dispositivo IoT, oppure la registrazione di clic da siti web, ed elaborarli in tempo quasi reale.

Gestisci informazioni segrete come chiavi e password grazie all'integrazione con Azure Key Vault. Per default, tutti i notebook e i risultati di Azure Databricks vengono crittografati con una diversa chiave crittografica. Se vuoi possedere e gestire la chiave utilizzata per crittografare i notebook e i risultati, puoi portare la tua chiave (BYOK).

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